简述了MeanShift算法的优缺点，简单明了，适合初学者看

内含meanshift的学习资料，如论文及PPT。还有meanshift聚类，目标跟踪，图像相似度识别的matlab函数，希望能帮到大家。不过，meanshift聚类这块，程序中并未用到核函数的概念，请大家一起交流下，谢谢大家

本代码是利用MATLAB编写的基于meanshift（均值漂移）算法的彩色图像分割代码。

利用meanshift 方法进行聚类分类，能够实现数据点分类，并以“+”展示数据中心，给各个簇以不同颜色区分。

用meanshift完成图像的平滑功能，效果较好

可自动实现tracking，效果好，硕士毕业论文

Meanshift的matlab代码使用 Tensorflow 进行均值漂移聚类 由 Phong Le () 编写和维护 描述 使用高斯核进行聚类。 要求 Python 3.5 跑步 要设置参数，打开src/meanshift.py n_samples = 300 # sample size n_centroids = n_samples # number of centroids n_updates = -1 # number of updates, -1 means run until converge (diff < 1e-5) window_radius = .1 # window radius for the Gaussian kernels n_gaussians = 3 # 'true' number of clusters 执行 python3 src/meanshift.py

均值漂移聚类 MeanShift_py是python中聚类的简单实现。 依存关系 唯一的依赖是 描述 mean_shift.py模块定义了一个名为MeanShift的类。 MeanShift类构造函数采用一个可选的内核参数。 如果未指定内核，则使用默认的内核。 cluster方法需要一个点数组和一个内核带宽值。 还可以传递一个可选的iteration_callback函数，该函数将在每次平均移位迭代结束时使用算法的当前状态（例如，当前点位于何处以及一个迭代编号）进行回调。 聚类完成后，将返回一个MeanShiftResult对象，其中包含三个数组： 原始点 转移点 每个点的群集分配 用法 import mean_shift as ms data = get_data_from_somewhere () mean_shifter = ms . MeanShift () mean_sh

本文讲述了mean shift的具体实现方法，及其在图像平滑，分割方面的应用。

收集的很详细的meanshift算法的原理与推导 有三个文件，中英文都有